15 de outubro de 2026
O Papel do People Analytics na Evolução Estratégica da Gestão de Pessoas
Ana Caroline Marçal Rezende; Simone Kunde
DOI: 10.22167/2675-6528-202602352
Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.
Resumo
A área de Recursos Humanos passou por transformações significativas, impulsionadas pela digitalização e avanços tecnológicos de gestão, buscando reposicionar-se estrategicamente. Nesse contexto, o People Analytics emergiu como abordagem para fundamentar decisões com dados e análises, substituindo a intuição. Analisou-se como o uso do People Analytics contribui para a evolução do papel do RH de uma função operacional para estratégica, identificando benefícios e barreiras a partir da percepção de profissionais atuantes em diferentes organizações. Conduziu-se uma pesquisa aplicada, descritiva e predominantemente quantitativa, complementada por análise qualitativa. Utilizou-se um questionário estruturado, divulgado em redes profissionais e comunidades de RH e People Analytics. A amostra não probabilística por conveniência foi composta por 127 profissionais de RH, People Analytics e gestão de pessoas, cujos dados foram analisados por estatística descritiva e análise de conteúdo. Os resultados indicaram que empresas de maior porte e setores mais digitalizados concentraram práticas mais estruturadas de People Analytics, enquanto organizações de médio e pequeno porte permaneceram em fases iniciais. Entre os principais benefícios, destacaram-se o apoio à liderança na tomada de decisão e a maior assertividade em processos de recrutamento e seleção. As barreiras mais mencionadas envolveram a ausência de cultura orientada a dados, a carência de profissionais capacitados e a falta de integração entre sistemas. Concluiu-se que, apesar dos avanços observados, a consolidação do People Analytics permanece condicionada a fatores culturais, tecnológicos e de liderança, essenciais para transformar dados em decisões estratégicas.
Palavras-chave: Análise de Dados; Estratégia; Gestão de Pessoas; People Analytics; Recursos Humanos.
1. Introdução
Nas últimas décadas, a área de Recursos Humanos (RH) tem passado por transformações significativas, impulsionadas tanto pelos avanços tecnológicos quanto pela complexidade crescente das organizações. Tradicionalmente, o RH era visto como uma função essencialmente administrativa e operacional, focada na execução de processos burocráticos. Esse enquadramento reforçava a imagem do RH como uma área de suporte, com atuação restrita ao controle de rotinas e distante da formulação de estratégias organizacionais (Becker et al., 2001). Contudo, à medida que o ambiente corporativo se tornou mais competitivo, globalizado e volátil, emergiu a necessidade de reposicionar a área como parceira estratégica, capaz de contribuir para decisões de alto impacto e para o desenvolvimento sustentável das empresas (Ulrich, 1997; Ulrich et al., 2009).
Esse processo de transformação não ocorreu de maneira imediata ou linear. Um dos fatores que dificultaram essa transição foi a incapacidade histórica de mensurar a contribuição concreta do RH para os resultados do negócio. A ausência de métricas consistentes impedia a área de comprovar seu valor, resultando em decisões baseadas em intuição e experiências individuais, em vez de fundamentadas em evidências analíticas (Marler e Boudreau, 2016). Nesse contexto, surge o People Analytics como uma abordagem inovadora, que utiliza dados e análises para transformar a gestão de pessoas e fornecer legitimidade estratégica ao RH.
O People Analytics pode ser definido como o uso sistemático de métodos estatísticos, algoritmos e ferramentas tecnológicas para coletar, organizar e interpretar dados relacionados a pessoas no ambiente organizacional. Mais do que gerar relatórios, a proposta é transformar dados em insights acionáveis que auxiliem líderes e gestores a tomar decisões mais precisas, fundamentadas em evidências e alinhadas à estratégia do negócio (Marler e Boudreau, 2016). Trata-se de um movimento que busca superar a tomada de decisão intuitiva, substituindo-a por análises objetivas capazes de antecipar cenários, reduzir riscos e melhorar a alocação de talentos. A efetividade do People Analytics, porém, depende de uma mudança cultural e de mentalidade. Os dados precisam ser analisados a partir das questões estratégicas da organização, com governança, competências e propósitos claros e não apenas coletados de forma dispersa (Angrave et al., 2016).
A adoção do People Analytics tem se consolidado em diversas empresas ao redor do mundo. Marr (2018) mostra que a principal contribuição do People Analytics é transformar o RH em um ator relevante nas discussões estratégicas, legitimando suas decisões perante a alta gestão. Entretanto, a implementação dessa prática não ocorre de forma homogênea. Marler e Boudreau (2016) defendem que o People Analytics deve ser compreendido como um espectro de maturidade. No nível mais básico, as análises são essencialmente descritivas, restritas a indicadores como absenteísmo e turnover. No estágio intermediário, surgem análises diagnósticas, capazes de identificar causas para determinados fenômenos. Já os níveis mais avançados envolvem análises preditivas, que antecipam riscos e tendências, e análises prescritivas, que sugerem ações específicas a serem adotadas. Van den Heuvel e Bondarouk (2017) complementam que a maturidade nessa prática depende da integração de três dimensões: infraestrutura tecnológica, cultura orientada a dados e alinhamento com a estratégia organizacional. Outro ponto destacado pela literatura é a distinção entre indicadores operacionais e métricas estratégicas. Enquanto os primeiros medem processos internos e rotinas administrativas, as métricas estratégicas avaliam o impacto da gestão de pessoas nos resultados do negócio. Becker et al. (2001) sustentam que a eficácia do RH deve ser medida pela sua contribuição direta ao desempenho organizacional. Rasmussen e Ulrich (2015) observam que muitas empresas ainda permanecem presas à mensuração de atividades, sem explorar plenamente o potencial dos dados para apoiar decisões estratégicas. Essa limitação reforça a necessidade de evoluir para indicadores que demonstrem impacto real, como custo do turnover sobre a rentabilidade, correlação entre engajamento e inovação ou previsões de risco de desligamento em áreas críticas.
Apesar das vantagens, a literatura aponta diversos obstáculos para a consolidação do People Analytics. Angrave et al. (2016) identificam que, mesmo em organizações com grande volume de dados e acesso a ferramentas avançadas, a ausência de uma cultura orientada a evidências pode comprometer o sucesso da prática. A resistência de gestores a substituir sua experiência por análises estatísticas e a falta de confiança nos dados são barreiras recorrentes. Outra dificuldade é a escassez de profissionais qualificados para transformar informações em análises relevantes. Muitas vezes, os profissionais de RH não possuem formação estatística ou conhecimentos técnicos suficientes, o que limita a capacidade de interpretar os dados de maneira estratégica. Davenport et al. (2010) destacam que a presença de líderes com mentalidade analítica é decisiva para superar essas barreiras e transformar o People Analytics em rotina organizacional.
Diante desse panorama, o presente estudo buscou contribuir para a literatura acadêmica e, ao mesmo tempo, oferecer subsídios práticos para gestores e profissionais da área, ampliando a compreensão sobre o papel do uso de dados na construção de um RH mais alinhado às demandas estratégicas do negócio. O objetivo foi analisar como o uso do People Analytics contribui para a evolução do papel do RH de uma função operacional para uma atuação estratégica, identificando benefícios, barreiras e fatores críticos de sucesso a partir da percepção de profissionais de diferentes empresas.
2. Material e Métodos
Este estudo caracteriza-se como uma pesquisa aplicada, de natureza descritiva, com abordagem mista predominantemente quantitativa, complementada por análise qualitativa. A pesquisa descritiva buscou detalhar as características do uso do People Analytics na gestão de pessoas, identificando padrões, práticas e percepções de profissionais de diferentes setores e portes organizacionais (Gil, 2019; Lakatos e Marconi, 2017). A abordagem mista, conforme Creswell (2014), integrou dados numéricos e interpretações textuais para uma compreensão ampliada do fenômeno, sem configurar um desenho plenamente misto. A análise quantitativa forneceu um panorama da adoção do People Analytics, enquanto a qualitativa explorou percepções subjetivas (Flick, 2009; Bardin, 2011).
O delineamento metodológico adotado foi o survey (levantamento), utilizado para coletar informações de um grupo específico de profissionais em determinado período (Yin, 2015). O instrumento de coleta foi um questionário estruturado, desenvolvido a partir da revisão da literatura sobre People Analytics e gestão estratégica de Recursos Humanos. O questionário foi organizado em blocos temáticos: (i) perfil do profissional e características da organização; (ii) práticas de uso de dados na gestão de pessoas; (iii) percepções sobre os impactos do People Analytics; e (iv) principais barreiras e fatores críticos de sucesso. Ao final, incluiu-se uma questão aberta para descrições de experiências e recomendações.
O instrumento foi elaborado na plataforma Google Forms e divulgado on-line, principalmente em redes profissionais como o LinkedIn e em comunidades de RH e People Analytics. O convite foi compartilhado na rede de contatos da pesquisadora e em comunidades temáticas, sem recorte prévio por setor ou porte. O processo de coleta durou 37 dias, buscando profissionais atuantes em RH, People Analytics ou gestão de pessoas no momento da pesquisa.
A amostra foi composta por 127 respondentes válidos, configurando-se como não probabilística por conveniência, devido à participação voluntária e dependente da acessibilidade. Embora não permita generalização estatística, a amostragem foi adequada aos objetivos descritivos do estudo (Gil, 2019). A maior representatividade de segmentos como tecnologia, serviços e financeiro, e de algumas áreas de atuação em RH, foi consequência do canal de divulgação e é reconhecida como uma limitação do estudo, apesar de ter ampliado a diversidade de perspectivas.
Em relação aos aspectos éticos, todos os participantes foram informados sobre os objetivos da pesquisa e convidados a concordar com o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (CLE). O questionário explicitou a natureza voluntária da participação, a garantia de anonimato e confidencialidade, e o uso exclusivo das informações para fins acadêmicos, sem solicitação de dados de identificação pessoal.
A análise dos dados ocorreu em duas etapas. Primeiramente, a análise quantitativa utilizou estatísticas descritivas, com tabelas de frequências absolutas e relativas, gráficos de barras e cruzamentos descritivos entre variáveis como porte da empresa, estágio de adoção do People Analytics, setor, áreas de RH impactadas, cargo e percepção do papel estratégico do RH. Essa etapa buscou mapear tendências e padrões sem recorrer a técnicas inferenciais. Na sequência, a análise qualitativa foi realizada pela técnica de análise de conteúdo (Bardin, 2011), compreendendo pré-análise, exploração do conteúdo com categorização em eixos temáticos (benefícios, barreiras e perspectivas de futuro do People Analytics), e tratamento e interpretação, relacionando as categorias ao referencial teórico. A articulação entre estatística descritiva e análise de conteúdo permitiu quantificar o estágio de adoção e compreender as interpretações dos profissionais sobre benefícios, desafios e condições de sucesso.
3. Resultados e Discussão
A pesquisa contou com a participação de 127 profissionais de Recursos Humanos, People Analytics e Gestão de Pessoas, desde especialistas técnicos a líderes, permitindo uma compreensão multifacetada da aplicação e uso de dados, tanto na operação tradicional de RH quanto na emergente especialização em análise de dados, que reposiciona a área estrategicamente.
Entre os participantes, 40,9% eram profissionais de RH, 38,6% especialistas em People Analytics, 18,1% gestores ou líderes e 1,6% executivos C-level. Esse perfil indicou a incorporação de competências analíticas no RH, alinhado à visão de Ulrich et al (2009) e Becker et al (2001) sobre a legitimidade do RH pela influência em diferentes níveis hierárquicos. O setor de tecnologia predominou na amostra (29,9%), seguido por serviços (18,9%), indústria (15,7%) e financeiro (8,7%). Profissionais da tecnologia (71%) reportaram uso frequente de dados para decisões estratégicas, superando saúde (43%) e indústria (51%), o que sugere que ambientes digitalizados internalizam práticas analíticas mais rapidamente (Marler e Boudreau, 2016). Um respondente do setor tecnológico mencionou a adoção de dashboards preditivos para maior precisão na alocação de talentos. O porte organizacional também se mostrou relevante, com 60,6% dos participantes em grandes empresas, e 18,9% em médias e pequenas. Grandes empresas (64%) apresentaram maior adoção estruturada de People Analytics, em contraste com pequenas (22%) e médias (28%). Pequenas empresas (31%) frequentemente se restringiam a indicadores operacionais, e 17% não utilizavam análise, corroborando a relação entre maturidade analítica e recursos estruturais (Van den Heuvel e Bondarouk, 2017). Um participante de pequena empresa relatou a dificuldade em “organizar informações básicas em planilhas, sem capacidade de evoluir para algo mais preditivo.” O perfil completo da amostra é detalhado na Tabela 1.
Tabela 1. Perfil da amostra: cargo, setores e portes
| Cargo | % | Setor | % | Porte | % |
|---|---|---|---|---|---|
| Profissional de Gestão de Pessoas/RH | 40,9% | Tecnologia | 29,9% | Grande (500+ funcionários) | 60,6% |
| Profissional de People Analytics | 38,6% | Serviços | 18,9% | Média (100-499 funcionários) | 18,9% |
| Líder/Gestor | 18,1% | Indústria | 15,7% | Pequena (até 99 funcionários) | 18,9% |
| C-Level/Executivo | 1,6% | Financeiro | 8,7% | Não ativo no mercado | 1,6% |
| Outros | 0,8% | Saúde | 7,1% | ||
| Educação | 3,1% | ||||
| Varejo | 3,1% | ||||
| Outros (<1% cada) | 13,5% |
Fonte: Resultados originais da pesquisa
A análise do estágio geral de adoção do People Analytics revelou que 48% dos respondentes utilizavam práticas estruturadas, 30,7% aplicavam de forma inicial ou pontual, 15% se limitavam a indicadores básicos e 6,3% não utilizavam nenhuma análise. Essa heterogeneidade reflete os diferentes níveis de maturidade, conforme o modelo de Davenport, Harris e Shapiro (2010), que descreve a progressão de análises descritivas a prescritivas. Enquanto grandes empresas reportaram o uso de modelos preditivos em Python e construção de dashboards, pequenas empresas destacaram a dificuldade em organizar dados básicos. A Figura 1 ilustra essa distribuição.
Figura 1. Estágio de adoção do People Analytics pela amostra da pesquisa
Fonte: Resultados originais da pesquisa
Quanto às ferramentas, 86,6% dos participantes utilizavam Excel ou Google Sheets, apesar de 63% também citarem Power BI e Tableau. Ferramentas de HR Techs (40,9%) e sistemas de BI internos (36,2%) também foram mencionadas. Essa coexistência de ferramentas avançadas e planilhas tradicionais evidencia o “paradoxo da análise” (Levenson, 2015), onde a disponibilidade tecnológica não assegura a maturidade metodológica. Um respondente observou que, mesmo com licenças de ferramentas robustas, o Excel ainda dominava o uso. A Figura 2 detalha as ferramentas utilizadas.
Figura 2. Ferramentas para extração e manipulação de dados utilizadas
Fonte: Resultados originais da pesquisa
Em relação ao uso de dados em decisões estratégicas, 74% dos respondentes afirmaram que dados de RH são utilizados sempre ou frequentemente, 20,5% ocasionalmente e 5,5% raramente ou nunca. Esses resultados indicam a percepção do valor estratégico da prática, alinhada à visão de Ulrich et al (2009) sobre a influência do RH em decisões críticas. A Figura 3 ilustra essa distribuição. Ao analisar o cruzamento entre cargo e uso de dados, gestores (82%) e especialistas em People Analytics (77%) demonstraram maior percepção de integração, enquanto profissionais de RH em funções operacionais apresentaram menor frequência (63%). Setores como tecnologia e financeiro superaram 80% de uso frequente, enquanto saúde ficou abaixo de 45%. A Tabela 2 detalha essa relação. Qualitativamente, os participantes relataram que as decisões se tornaram mais ágeis e fundamentadas, e que o RH ganhou voz estratégica ao apresentar evidências, destacando a natureza cultural da transformação.
Figura 3. Uso dos dados de RH em decisões estratégicas
Fonte: Resultados originais da pesquisa
Tabela 2. Cargo x Uso de dados em decisões estratégicas
| Cargo | Sempre ou Frequentemente | Ocasionalmente | Raramente ou Nunca |
|---|---|---|---|
| C-Level/Executivo | 100% | 0% | 0% |
| Líder/Gestor | 82% | 18% | 0% |
| Profissional de People Analytics | 77% | 20% | 3% |
| Profissional de RH | 63% | 21% | 16% |
| Outros | 100% | 0% | 0% |
Fonte: Resultados originais da pesquisa
A percepção sobre o reposicionamento do RH também foi significativa. Entre os que utilizam People Analytics de forma estruturada, 75,4% afirmaram que o RH se tornou mais estratégico e participativo. Esse percentual diminuiu para 38% entre os que usam apenas indicadores básicos e para 12% entre os que não utilizam dados. Isso sugere que o People Analytics atua como catalisador na valorização do RH, transformando-o de uma função operacional para estratégica, conforme discutido por Becker, Huselid e Ulrich (2001). A Figura 4 apresenta essa percepção.
Figura 4. Percepção da mudança no papel do RH com a utilização de dados
Fonte: Resultados originais da pesquisa
Os principais benefícios percebidos incluíram apoio à liderança na tomada de decisão (81,1%), melhoria na assertividade das contratações (45,7%), aumento da produtividade (29,9%) e redução do turnover (26%). Esses achados corroboram Levenson (2011) sobre a redução de custos e riscos por meio de análises de talento. Depoimentos qualitativos indicaram que os dados auxiliam a liderança a focar em áreas críticas e tornam a escolha de candidatos mais assertiva. A Tabela 3 sintetiza esses benefícios. A análise cruzada revelou que grandes empresas priorizaram o apoio à liderança, enquanto pequenas e médias valorizaram a assertividade em contratações. O setor de tecnologia enfatizou retenção e engajamento, e a indústria, produtividade, demonstrando que os ganhos se adaptam às demandas setoriais. A análise de conteúdo (Bardin, 2011) reforçou que o apoio à liderança está ligado a decisões rápidas e justificáveis, e a assertividade em contratações deriva de perfis baseados em evidências. Ganhos de produtividade e redução de turnover foram associados à orientação de análises para priorização de demandas e alocação de talentos. Contudo, a efetividade desses ganhos depende de dados fidedignos, clareza estratégica e competências analíticas.
Tabela 3. Benefícios percebidos do People Analytics
| Benefício | Percentual (%) |
|---|---|
| Apoio à liderança na tomada de decisão | 81,1% |
| Melhora na assertividade das contratações | 45,7% |
| Aumento da produtividade | 29,9% |
| Redução de turnover | 26% |
| Não se aplica | 3,2% |
| Outros |
Fonte: Resultados originais da pesquisa
As barreiras à adoção do People Analytics foram significativas, com 68,5% dos participantes apontando a ausência de cultura orientada a dados. Outros entraves incluíram carência de profissionais capacitados (56,7%), falta de integração entre sistemas (51,2%), baixa qualidade dos dados (44,9%), restrições orçamentárias (43,3%) e ausência de apoio da liderança (35,4%). Esses obstáculos, apresentados na Figura 5, indicam que as dificuldades são predominantemente culturais e organizacionais, conforme Angrave et al (2016). Grandes empresas reportaram mais problemas de integração e qualidade, enquanto pequenas e médias focaram em restrições orçamentárias. Indústria e saúde destacaram resistência cultural, e tecnologia, a falta de profissionais qualificados. Depoimentos qualitativos reforçaram a carência de pessoas para interpretar dados e a preferência da liderança por decisões baseadas em experiência pessoal. A Tabela 4 detalha as barreiras por porte e setor.
Figura 5. Barreiras à adoção do People Analytics
Fonte: Resultados originais da pesquisa
Tabela 4. Porte e setor x Barreiras
| Barreiras | Pequena (%) | Média (%) | Grande (%) | Tech (%) | Serviços (%) | Indústria (%) | Saúde (%) | Financeiro (%) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ausência de cultura orientada a dados | 75% | 68% | 65% | 58% | 70% | 72% | 80% | 55% |
| Profissionais sem capacitação | 58% | 55% | 54% | 66% | 50% | 45% | 56% | 55% |
| Falta de integração entre sistemas | 42% | 49% | 58% | 50% | 48% | 55% | 40% | 45% |
| Baixa qualidade dos dados | 41% | 47% | 46% | 44% | 43% | 47% | 39% | 41% |
| Restrição orçamentária | 52% | 46% | 40% | 32% | 38% | 40% | 78% | 46% |
| Ausência de apoio da liderança | 33% | 31% | 36% | 30% | 35% | 38% | 29% | 33% |
Fonte: Resultados originais da pesquisa
Os fatores críticos de sucesso, apresentados na Figura 6, destacaram a liderança engajada com uso de dados (79,5%), a qualidade e confiabilidade dos dados (69,3%) e a cultura organizacional data-driven (63,8%). Essa combinação ressalta a importância do patrocínio executivo e da credibilidade metodológica, conforme Davenport, Harris e Shapiro (2010) e Minbaeva (2018). Gestores valorizaram a liderança, especialistas focaram na qualidade dos dados, e grandes empresas priorizaram cultura e integração, enquanto pequenas e médias enfatizaram a capacitação das equipes.
Figura 6. Fatores críticos de sucesso
Fonte: Resultados originais da pesquisa
As áreas de RH mais impactadas pelo People Analytics foram recrutamento e seleção (79,5%), avaliação de desempenho (67,7%), remuneração (62,2%), clima e engajamento (61,4%) e retenção de talentos (55,9%). Esses resultados, detalhados na Tabela 5, indicam uma priorização de funções que impactam diretamente a competitividade organizacional. O cruzamento setorial revelou que tecnologia priorizou recrutamento e retenção, indústria focou em desempenho e produtividade, e serviços em engajamento e remuneração, alinhado à observação de Rasmussem e Ulrich (2015) de que o People Analytics se consolida em áreas estratégicas. A Tabela 6 apresenta essa distribuição. A análise qualitativa (Bardin, 2011) reforçou que o RH ganhou voz estratégica e as contratações se tornaram mais embasadas, embora a resistência cultural e a dificuldade na consolidação de dados de diferentes sistemas persistam como barreiras.
Tabela 5. Áreas de RH Impactadas
| Área Impactada | Percentual (%) |
|---|---|
| Recrutamento & Seleção | 79,5% |
| Avaliação de Desempenho | 67,7% |
| Remuneração | 62,2% |
| Gestão de Clima/Engajamento | 61,4% |
| Retenção de Talentos | 55,9% |
| Treinamento & Desenvolvimento | 49,6% |
| Gestão de Liderança | 48% |
| Planejamento de Sucessão | 29,9% |
| Nenhuma | 2,4% |
| Outras (<1% cada: jornada, saúde ocupacional, DP, benefícios e segurança) | 0,8% |
Fonte: Resultados originais da pesquisa
Tabela 6. Setor x Áreas Impactadas
| Área de RH Impactada | Tecnologia (%) | Serviços (%) | Indústria (%) | Financeiro (%) | Saúde (%) |
|---|---|---|---|---|---|
| Recrutamento & Seleção | 84,2% | 75% | 80% | 72,7% | 77,8% |
| Avaliação de Desempenho | 76,3% | 54,2% | 65% | 90,9% | 66,7% |
| Remuneração | 55,3% | 54,2% | 70% | 72,7% | 55,6% |
| Gestão de Clima/Engajamento | 60,5% | 54,2% | 55% | 81,8% | 55,6% |
| Retenção de Talentos | 60,5% | 37,5% | 65% | 81,8% | 55,6% |
| Treinamento & Desenvolvimento | 44,7% | 41,7% | 60,0% | 63,6% | 55,6% |
| Gestão de Liderança | 44,7% | 41,7% | 60% | 45,5% | 66,7% |
| Planejamento de Sucessão | 23,7% | 16,7% | 45% | 54,5% | 44,4% |
Fonte: Resultados originais da pesquisa
Em relação às perspectivas futuras, os participantes foram enfáticos ao afirmar que empresas que não utilizarem dados na gestão de pessoas ficarão defasadas, e que o futuro do RH será baseado em evidências, não em intuições. Essas percepções demonstram o reconhecimento do valor atual e futuro do People Analytics para a gestão de pessoas.
Em síntese, o People Analytics encontra-se em fase de consolidação, com maturidade variável entre organizações, sendo mais avançada em grandes empresas e no setor de tecnologia. Os benefícios tangíveis incluem apoio à liderança na tomada de decisão e maior assertividade em contratações, além de ganhos em produtividade e redução de turnover. Contudo, barreiras como a ausência de cultura orientada a dados, carência de profissionais capacitados, falta de integração de sistemas e restrições orçamentárias ainda são desafios, especialmente em organizações menores e setores tradicionais. Os fatores críticos de sucesso apontados foram a liderança comprometida, a qualidade e confiabilidade dos dados e a construção de uma cultura data-driven. Os resultados indicam que o People Analytics é percebido como um diferencial competitivo e uma tendência irreversível para alinhar a gestão de pessoas às estratégias de negócio, contribuindo significativamente para o reposicionamento estratégico do RH, apesar das barreiras culturais e estruturais persistentes.
4. Conclusão
O presente estudo buscou analisar como o uso do People Analytics contribui para a evolução do papel do RH de uma função operacional para uma atuação estratégica. Verificou-se que a adoção do People Analytics encontra-se em processo de consolidação, com níveis de maturidade desiguais entre as organizações. Observou-se que grandes empresas e o setor de tecnologia apresentaram práticas mais estruturadas, enquanto organizações de menor porte e setores mais tradicionais ainda se encontram em fases iniciais ou restritas a indicadores básicos. Entre os principais achados, identificou-se que o People Analytics oferece apoio significativo à liderança na tomada de decisão e melhora a assertividade em processos de recrutamento e seleção. Adicionalmente, constatou-se ganhos em produtividade e redução do turnover, o que reforça a percepção de que a prática fortalece a legitimidade do RH e amplia sua participação em decisões críticas do negócio.
Contudo, a pesquisa revelou barreiras importantes para a plena consolidação do People Analytics, destacando-se a ausência de uma cultura organizacional orientada a dados, a carência de profissionais capacitados e a falta de integração entre sistemas. Tais desafios, predominantemente culturais e organizacionais, são mais acentuados em empresas menores e setores tradicionais. Em contrapartida, os fatores críticos de sucesso apontados incluíram a liderança engajada com o uso de dados, a qualidade e confiabilidade das informações e a construção de uma cultura data-driven. O estudo contribui ao mapear o cenário atual da adoção do People Analytics e ao oferecer subsídios práticos para gestores. Reconhece-se como limitações a natureza não probabilística da amostra, a dependência de dados autorrelatados e a ausência de um acompanhamento longitudinal. Sugere-se, para estudos futuros, a ampliação de pesquisas sobre o tema e o estímulo a práticas que fortaleçam a gestão de pessoas orientada por evidências, incluindo investigações longitudinais para avaliar a evolução da maturidade analítica.
Referências Bibliográficas
Angrave, D.; Charlwood, A.; Kirkpatrick, I.; Lawrence, M.; Stuart, M. 2016. HR and analytics: why HR is set to fail the big data challenge. Human Resource Management Journal 26(1): 1-11.
Aqui está a lista bibliográfica final, gerada de acordo com as regras especificadas:
Becker, B.E.; Huselid, M.A.; Ulrich, D. 2001. The HR scorecard: linking people, strategy, and performance. Harvard Business School Press, Boston, MA, EUA. Disponível em: https://traicie.com/app/uploads/2022/10/The-HR-Scorecard -Linking-People-Strategy-and-Performance-PDFDrive-.pdf. Acesso em: 23 set. 2025.
M
Marler, J.H.; Boudreau, J.W. 2016. An Evidence-Based Review of HR Analytics. The International Journal of Human Resource Management 28(1): 3-26.
Ulrich, D. 1997. Human resource champions: the next agenda for adding value and delivering results. Harvard Business Press, Boston, MA, United States.
Ulrich, D.; Brockbank, W.; Younger, J.; Nyman, M.; Allen, J. 2009. HR Transformation: Building Human Resources from the Outside In. McGraw-Hill, New York, NY, EUA.
Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Gestão de Pessoas do MBA USP/Esalq
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